检索分析服务 Elasticsearch版

本文采用示例讲解的方式，介绍使用一个命名实体识别 (NER) NLP 模型来定位和提取非结构化文本字段中预定义类别的实体。我们将通过一个公开可用的模型向您展示如何完成以下几种操作：部署模型到 Elasticsearch 中，利用 new _infer API 查找文本中的命名实体，以及在 Ingest 管道中使用 NER 模型，在文档被采集到 Elasticsearch 中时提取实体。

本文将举例说明如何使用文本嵌入模型来生成文本内容的向量表示，并演示如何对生成的向量进行向量检索。我们将会在 Elasticsearch 上部署一个面向所有人群开放的模型，然后在采集管道中使用它来从文本文档生成嵌入。接下来，我们会展示如何在向量检索中使用这些嵌入来查找对于给定查询而言语义相似的文档。

Elasticsearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎，设计用于云计算中能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，并支持RESTFUL风格的url访问。全文检索、多语言检索以及基于地理位置信息检索在Elasticsearch上应用广泛，本场实验将分别介绍如何使用Elasticsearch8.5版本进行全文检索、多语言检索和地理位置查询三个Elasticsearch基础检索子场景的实现。

一个灵活的开源数据收集、处理、传输工具。logstash包含三个模块，输入、过滤和输出。其中输入、输出是必须的，过滤是可选的。logstash工作流程为从数据源中获取数据、对数据做过滤和简单清洗、输出到指定的目标中。

点此免费试用 ->本实验基于Kibana Dashboard将航班信息可视化和其他相关数据可视化组合在一起，例如航班延误率较高时间段的机票平均价格等等。通过本实验，您将掌握Kibana Dashboard的使用方法，帮助您在仪表板上添加各种交互和过滤器，随时随地进行数据分析和操作，从而更加轻松地实现交互式数据可视化、深入挖掘数据价值。讲师简介刘晓国 - Elastic 首席布道师

点此免费试用 ->本实验基于Kibana Lens制作航班信息可视化，例如航班延误情况、机票平均价格等。通过本实验，您将掌握Kibana Lens的使用方法，帮助您更加直观地展现和分析数据，从而更好地发现数据中的洞见，驱动业务增长和优化。讲师简介刘晓国 - Elastic 首席布道师

点此免费试用 ->本实验基于Kibana Discover 功能来搜索航班信息，例如航班号、航班状态、目的地天气等，并保存搜索和导出搜索结果为CSV报告。通过本实验，您将掌握Kibana Discover的使用方法，帮助您更加快速地筛选和搜索数据，从而提高工作效率。讲师简介刘晓国 - Elastic 首席布道师

在今天的练习中，我们将使用 Kibana 自带的数据来进行一些可视化的展示。希望对刚开始使用 Kibana 的用户有所帮助

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